본 논문은 영상 기반의 사람의 자세 추정에 대하여 다룬다. 특히 사람이 걷는 동안 카메라는 사람의 측면을 관찰하고 있다고 가정한다. 사람의 자세 추정의 문제는 인간-컴퓨터 상호 작용이나 지능형 감시 시스템을 위해 연구가 되는 분야이며, 본 논문에서는 일반적인 보행 상황에서 감시 시스템 또는 위치 추적, 자세 인식에 응용할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이 분야의 최근의 연구동향은 마코프 네트워크를 이용하여 신체 부분들의 위치나 움직임의 관계를 조건부 독립으로 가정하여 다루고 있다. 이러한 방법들의 경우 신체를 십여 개의 부분들로 모델링하고, 연결된 신체들의 관계를 고려하여 자세를 추정한다. 본 논문에서는 이러한 방법을 응용하여 모델을 단순화하고, 더 나아가 손쉽게 사람의 자세를 파악할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위해 신체 부분들이 독립적임을 가정하여 그 위치를 찾은 후에, 모션 캡쳐 데이터로부터 얻은 신체 부분들의 움직임 간의 관계를 고려하여 자세를 수정하여 주었다. 사람의 신체를 찾기 위해 edge matching을 이용하였으며, 그 과정에서 신체 부분의 edge 성분의 방향성을 강조하기 위해 Anisotropic Gaussian Filter를 사용하였다. 신체의 부분이 가려지는 경우, 모델의 silhouette을 이용하여 가려지는 부분에 대해 추가의 matching cost를 부여함으로써 occlusion 시에도 신체의 부분을 찾을 수 있도록 하였다.
차량 인식 기술은 지능형 자율주행 차량 및 첨단 운전자 보조 시스템 (ADAS: Advanced Driver Assistance System)의 개발에 있어서 핵심 요소 기술이다. 영상 기반의 차량 검출 알고리즘은 일반적으로 가설 생성 (HG: Hypothesis Generation) 단계와 가설 검증 (HV: Hypothesis Verification) 단계로 구성된다. 가설 검증 단계는 관심 영역 (ROI: Region of Interest) 내에 차량이 존재할 가능성이 있는 후보 영역을 만드는 단계로서 전체 알고리즘의 복잡도와 성능에 영향을 미친다. 본 논문에서는 관심 영역 내에 존재하는 그림자와 차량으로 인한 에지를 검출하고 두 특징 정보를 결합한 가설 생성 방법을 제안하고 차량 후방 영상을 이용하여 사각지대를 감시하는 시스템에 제안 방법을 적용하는 실험을 수행하였다. 실험 결과로 제안 방법이 차량 후보 영역의 존재 여부와 위치 정보를 판단하기에 적합하며 이를 통해 차량 검출 알고리즘의 계산 복잡도를 개선하면서도 다음 단계인 가설 검증 시 검출 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 제철소의 원료운송라인의 가장 핵심인 콘베이어 벨트의 사행을 신뢰성 있게 감지할 수 있는 콘베이어 벨트 사행 감시장치를 개발하는 것이다. 원료생산 라인은 먼지 및 습도 진동 등, 외부에 완전히 노출되어 있어 계측 환경이 대단히 열악하므로 기존의 감지방식은 신뢰성을 갖기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 가격이 저렴하고 열악한 환경에서도 잘 동작할 수 있는 적외선 센서어레이와 원칩 마이크로프로세서를 이용한 적외선 사행감지 시스템을 개발하였으며, 실험을 통해 동작의 신뢰성을 확인하였다.
번호판 자동인식 (ALPR: Automatic License Plate Recognition)은 지능형 교통시스템 및 비디오 감시 시스템 등 많은 응용 분야에서 필요한 기술이다. 대부분의 연구는 자동차를 대상으로 번호판 감지 및 인식을 연구하였고, 오토바이를 대상으로 번호판 감지 및 인식은 매우 적은 편이다. 자동차의 경우 번호판이 차량의 전방 또는 후방 중앙에 위치하며 번호판의 뒷배경은 주로 단색으로 덜 복잡한 편이다. 그러나 오토바이의 경우 킥 스탠드를 이용하여 세우기 때문에 주차할 때 오토바이는 다양한 각도로 기울어져 있으므로 번호판의 글자 및 숫자 인식하는 과정이 훨씬 더 복잡하다. 본 논문에서는 다양한 각도로 주차된 오토바이 데이트세트에 대하여 번호판의 문자 인식 정확도를 높이기 위하여 2-스테이지 YOLOv2 알고리즘을 사용하여 오토바이 영역을 선 검출 후 번호판 영역을 검지한다. 인식률을 높이기 위해 앵커박스의 사이즈와 개수를 오토바이 특성에 맞추어 조절하였다. 그 후 기울어진 번호판을 검출한 후 영상 워핑(Image Warping) 알고리즘을 적용하였다. 모의실험 결과, 기존 방식의 인식률이 47,74%에 비해 제안된 방식은 80.23%의 번호판의 인식률을 얻었다. 제안된 방법은 전체적으로 오토바이 번호판 특성에 맞는 앵커박스와 이미지 워핑을 통해서 다양한 기울기의 오토바이 번호판 문자 인식을 높일 수 있었다.
최근 정보보안 환경 변화에 따른 사이버 침해, 사업 기밀유출, 글로벌 보안위협 등의 정보자산에 대한 지속적인 공격으로 위협이 되고 있다. 이는 기존 정보보호시스템에서 대응이 어려운 APT 공격, 우회접근공격 및 암호화 패킷에 대한 공격 등에 대한 탐지와 조치가 가능한 접근에 대해 지속적인 모니터링의 수행이 요구되고 있다. 본 논문에서는 지능형지속위협 공격경로차단을 위한 예방통제(Prevention Control)로 중요한 자산 식별하고 위험을 미리 제거하기 위하여 취약성 분석, 위험분석을 통한 정보통제 정책을 수립하고 서버접근통제, 암호화통신 감시를 통해 탐지통제(Detection Control)를 수립하고 패킷 태깅, 보안플랫폼, 시스템백업과 복구를 통해 교정통제(Corrective Control)를 하여 지능화된 침해대응(Intelligent Violation of Response) 할 수 있도록 정보보호시스템 운영관리 방법을 제안한다.
본 연구에서는 위성영상 활용 지능형 재난관측·감시 기술 개발을 목적으로 위성영상과 멀티소스(CCTV, 항공영상, 공공DB 등)와의 연계·융합을 통해 재난상황관리의 정확도 향상과 위성영상 활용성 제고 방안을 제시하고자 하였다. 위성영상 수집·배포시스템으로부터 전달되는 위성영상과 멀티소스의 연계 융합을 통한 재난상황정보의 표출을 목적으로 상황판연계 표출시스템 가동 절차와 위성영상 수집을 통한 위험탐지 알고리즘과의 연계를 위해 재난상황업무 기반 시스템 가동절차를 수립하고, 위기관리표준 매뉴얼 상 상황업무절차를 적용해 예비설계를 진행하였다. 상황실 실무자 설문을 통해 작성된 시스템 요구사항과 규격서를 기반으로 상황업무절차를 적용해 먼저업무시스템 설계를 진행하였다. 평시에는 GIS통합상황판에서 관리됨을 전제로 위성영상 수집에 대한국가적 예산 투입 측면을 고려해 중대본 설치가 필요한 대형재난 발생상황을 가정하여 상황판연계·표출시스템의 가동되도록 설계하였다. 또한, 위성영상 분석을 통한 피해위험도와 재난이력통계 등 멀티소스와 중첩한 결과를 실시간으로 표출함에 따라 상황실근무자는 재난확산 여부를 판단하고, NDMS를 통해 재난상황을 전파할 수 있도록 설계하였다. 상황판연계 표출시스템의 원활한 데이터 입/출력을 위해 재난유형 및 분석단계별 클래스 정의, 유스케이스 ID(요구기능)와 1:1 또는 1:n매칭을 수행하여 재난유형 및 분석단계별 클래스를 정의하였다. 정의된 클래스는 유스케이스인 요구기능과 매칭을 수행하였고, 시스템 가동절차 중 피해위험도분석, 재난이력통계, 중첩결과표출, NDMS 상황전파에 대한 상황업무절차를 기반으로 산불·홍수·산사태·대설·태풍 총 5종의재난별 시퀀스를 설계하였다. 마지막으로 화면정의서와 UI/UX설계서를 기반으로 Figma를 통해 시스템구동화면을 사전에 모의하였다. 향후, 진행되는 연구에서는 위성영상과 멀티소스를 연계한 화면을 실체화하여 더욱 정확한 재난상황관리가 가능하도록 NDMS 연계 상황판 표출 시스템을 개발하고자 한다.
본 논문에서는 배전지능화시스템과 정보 연계, 미래 지능형전력망 운용 및 태양광, 풍력, 연료전지등과 같은 신에너지전원의 단지를 효율적으로 유지관리하기 위하여, 유 무선 네트워크 구성요소의 특성을 해석하고, 이를 바탕으로 원거리감시제어 장치를 제작하였다. 이 장치는 50KW급 태양광전원과 유 무선 네트워크의 알고리즘을 기반으로 실시간으로 출력되는 전압, 전류데이터를 무선네트워크로 장거리 전송하여, HMI 프로그램인 Autobase로 실시간 모니터링 하도록 하였다. 따라서 본 논문에서는 제안한 원거리 감시제어 장치를 이용하여 50KW급 태양광 발전 데이터를 무선네트워크 기술로 전송받아 데이터를 측정하고, 이 결과를 분석하여 태양광발전량의 운용특성을 분석하였다.
산업용 HMI(Human Machine Interface) 시스템은 공장 자동화의 주요 구성요소 중 하나로서 PLC와 연결되어 자동화 설비 또는 장치의 운전 상태를 감시하고 제어하는데 사용된다. 이러한 HMI는 주로 제조업체별로 특정한 시스템을 사용하고, 근거리에 위치하여 쓰이기 때문에 시스템 개발 시 많은 부하를 주게 되고 시스템 확장이 어려운 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 오픈 소스인 임베디드 리눅스 기반에 멀티 플랫폼을 지원하는 Qt/Embedded와 무선 통신 모듈을 사용하여 터치패널형 산업용 HMI 소프트웨어 모듈을 설계 및 구현하였다. 이 모듈은 Qt가 지원되는 시스템이면 소스 수정 없이 사용할 수 있으며 무선 랜 모듈을 이용하여 시스템의 이동성 및 네트워크 구축 및 시스템 확장을 보다 유동성 있게 설계할 수 있다. 이에, 리눅스 기반의 무선통신이 가능한 HMI 소프트웨어 모듈 구현으로 이동성 확보 및 범용 운영체제의 사용으로 인한 시스템 개발 시 부하 감소와 가격 경쟁력의 향상을 이루게 되었다.
사람과 사람 사이의 통신을 넘어 사람과 사물, 사물과 사물 간에 정보를 주고받는 사물인터넷 시대가 다가오고 있다. 스마트 센서는 지능화에 의해 스마트폰, 지능형 자동차, 스마트홈 시스템, 착용형 전자기기, 원격진료 시스템, 대규모의 환경 감시 시스템 등으로 활용영역을 넓히고 있다. 최신 스마트폰에는 이미지센서, 터치센서, 마이크로폰, GPS, 모션센서, 지자기센서, 조도센서, 근접센서, 지문센서 등 다양한 스마트 센서가 적용되고 있다. 센서 기술은 기존 센서에 제어 판단 저장 통신 등 다양한 기능이 결합되어 기존 산업과 IT 산업을 융합하는 차세대 유망기술로 주목을 받는다. 특히 촉각 시각 청각 미각 후각 등 인간의 감각을 모방하는 오감인식 기술이 부상하고 있다. 본 연구보고서에서는 인간의 오감에 대한 생물학적 원리와 오감센서의 동작 원리, 국내외 연구개발 현황, 기술 및 시장 동향을 정리하였다.
최첨단 과학기술 시대를 맞아 사람들은 재난재해 예경보 시스템 및 재난재해 대응 시스템들이 잘 갖추어져 있다고 믿고 있으나 세월호 사건 등에서 알 수 있듯이 현실에서는 제대로 된 재난재해 예경보 및 대응 시스템이 갖추어져 있지 않은 상황이다. 기존의 재난재해 예경보 시스템의 경우 대부분 효율성이 낮은 센서 정보를 기반으로 하고 있으며, 영상 정보는 모니터링 요원에 의해 수동적으로 감시되고 있다. 또한 인식된 재난 재해에 대해서도 어떻게 대응하고 처리할 것인지에 대한 대응 시스템과의 연계가 미흡하다. 이에 따라 본 논문에서 CCTV 영상정보를 기반으로 특정 재난재해의 발생여부 및 정도를 최대한 빠르고 정확하게 인식하고 위기대응 매뉴얼에 근거하여 이를 모든 관련부처나 담당자들에게 자동으로 통보함으로써 효과적인 위기대응이 가능한 CCTV 기반 재난재해 인식 및 실시간 위기 대응 기술을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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